方差分析不显著,剔除数据

这样的数据很好找的你去中国国家统计局网站找个数据保存为Excel（一般网页数据上都有个标志指导你保存成Excel的）很多数据都可以做单因素方差分析的

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

只要4个变量就可以了~一个是成绩、一个是A、一个是B、最后一个是被试者~成绩不用说~就是两个被试在不同条件下的成绩~这是因变量~A有三个水平~那么录入只有3种值~1、2、3~B有四个水平~那么录入1、

好吧,我来帮您看看    如果P值=0.012,说明拒绝原假设,认为差异显著.    其实,“在3个假设定,方差分析对独

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

摘要：方差分析是分析试验数据的常用方法,结合电子软件EXCEL使用方差分析是每个农业技术员都要掌握的知识.通过介绍EXCEL中一些统计函数的用法以及一个试验的数据处理的实例来说明单因素方差分析的应用.

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

对交互作用做一个补充说明：交互作用指的是两个因素在对方的不同水平上的呈现出的效应存在差异,A和B各有两个水平,则A1在B因素上的效应情况与A2在B因素上的效应情况存在差异,反之也存在,这就说明存在交互

你问的都是些什么问题啊?不是正太分布怎么改成正太分布?那改完之后还能代表原始数据吗?方差分析就是如何确定那些值?当数据不符合正态分布的时候,我们可以用费参数检验来分析.你先把方差分析的原理弄清楚.si

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

第一个表主体因子是对数据的描述,没有大的意义,只是看一下你需要检验的变量的基本情况第二个表和第三个表是关键的第二个表多变量检验是用来比较主因子是否显著的,从表中可以看出,性别变量在你的因变量中存在显著

这种情况不实和,标星号,标字母比较好!

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

excel里面有数据分析包,通过add-in加载,也就是在加载项中加载数据分析包.然后就可以直接使用了.我用的是word2010版.具体操作如下;1\file->option->add-ins->An

非常简单,只要用unique函数即可,结果按照升序排列.

被试量比较少呀,A、B、C都不显著.

SS表示从总方差,并代表该数据的均方偏差,MS表示与平均值的偏差的平方和的平均值,F表示F值,也就是说,得到的方差统计分析,P是P值,根据得到的F值.暴击代表了标准的F值,指示当F值大于暴击差异有统计

如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除.实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:1.单因素方差

因素对结果影响都不显著.究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小,使检验的灵敏度低,从而掩盖了考察因素的显著性.由于各因素对结果影响都不显著,不必再进行各因素水平间的多重比较此时,可直观的判断